Прогнозирование уровня загрязнения воздушного бассейна и других показателей здоровья населения

 

Из таблицы 5 следует, что в течении 3х последних лет площадь сельскохозяйственных угодий не изменялась.

 

Таблица 6 Динамика распределения земельного фонда Советского района по категориям

№ п.п	Категория	Площадь, га
1	Земли сельскохозяйственного назначения	275303
2	Земли населенных пунктов	10028
3	Земли промышленности	1167
4	Земли особоохраняемых территорий	42
5	Земли лесного фонда	10326
6	Земли запаса	6651
Итого		303517

 

Таблица 7 Характеристика общественно-деловой застройки района

Учреждения и предприятия обслуживания	Вместимость	Обеспеченность на 1000 житителей	% от нормы
Детские общеобразовательные учреждения	3510	104,5	90
Детские дошкольные учреждения	900	11,8	90
Больница	700	2,7	100
Поликлинические учреждения дли взрослых	600	7,7	100
Предприятия общественного питания	80	13,0	100
Пожарное депо, объект	10 маш.	-	-

 

Таблица 8 Зона транспортной инфраструктуры

Название магистрали	Протяженность, км	Ширина проезжей части, м	Интенсивность движения, авто/сут
Трасса Тамбов-Саратов	50	12	220
Ул. Молодежная	1	6	250
Ул. 50 лет Октября	0,8	8	265

 

 

 

3. Прогнозирование развития материальных и нематериальных ресурсов района

 

3.1 Определение прогнозной численности района

 

Показателями эффективного развития любого района является уровень жизни его жителей. От этого показателя зависит отток или приток населении района. Заинтересованность людей в проживании или предпринимательской деятельности на территории района будет определяться количеством приобретаемых объектов недвижимости, то есть развитие рынка недвижимости характеризует развитие материальных ресурсов. Следовательно, любое развитие прогнозируемых мероприятий в районе зависит от определения будущей прогнозной численности населения.

Прогнозирование численности населения оказывает непосредственное влияние на масштабы и степень хозяйственной освоенности и урбанизированности территории.

Прогнозная численность населения зависит от рождаемости, смертности, его структуры, масштабов и интенсивности миграционных процессов.

Прогноз численности населения учитывает:

1. Качественные характеристики населения;
2. Возрастную структуру населения;
3. Профессионально-квалификационный состав населения.

Прогнозирование численности населения на перспективу осуществляется статистическим методом, который предусматривает введение коэффициента, полученного на основе анализа линейного тренда за определенный период наблюдения.

 

Нп = Нф + ((Пе + Пм) × Кэ) × Тп × Д ± m, где

 

Нп – прогнозируемая численность населения, тыс.чел

Нф – фактическая численность населения, тыс.чел

Пе – коэффициент, учитывающий интенсивный прирост населения

Пм -коэффициент, учитывающий прирост населения за счет миграции

Кэ – коэффициент экономического роста населения

Тп – период прогнозирования, лет

Д – коэффициент приведения

± m – ошибка прогноза каждого периода

 

Таблица 9 Прогнозирование численности населения на перспективу

№	Наименование района	Фактическая численность нселения		Период прогнозирования
				2011		2013		2018
		всего	Трудоспособности	всего	Трудоспособности	всего	Трудоспособности	всего	Трудоспособности
1	Советский	21,8	12,2	24,6	15,0	26,5	16,9	31,1	21,5

 

3.2 Определение перспектив развития рынка недвижимости района

 

Основными показателями благополучия района является формирование и развитие местного рынка недвижимости, который показывает развитие социально-экономической базы населения, а так же их платежеспособность и показывает социально-эколого-экономическую привлекательность района.

Для проведения анализ формирования недвижимости по отдельным сегментам с учетом особенностей регионального спроса и предложения в результате наблюдения за рынком недвижимости нужна статистика сделок.

 

Таблица 10

годы	2006				2007				2008
кварталы	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4
Количество сделок	60	74	93	89	78	146	152	72	132	150	205	173
Итого	316				448				660

 

Динамика поквартальных сделок с объектами недвижимости

Далее проведем расчет по выращиванию данных за период наблюдения и расчет прогнозных данных на 3, 5, 10 лет.

 

у0 = а0 + а1 × t ± m,

 

у0 – прогнозное значение сделок в квартале,

а0 – базовые значения сделок в квартале,

а1 – коэффициент регрессии,

t – порядковый номер квартала наблюдения,

 

Таблица11 Фактическое значение сделок

Год	Номер t	Фактическое значение сделок, га			Теоретическое значение сделок уt	Относительная ошибка ±m
		у	t2	уt
2006	1	316	1	316	319	-3
2007	2	448	4	896	540	-46
2008	3	660	9	1980	761	-33,6
Всего	6	1424	14	3192	1620

 

Составляем систему из полученных данных:

а0 + а1 6 =1424

а0 + а1 14 =3192

Решая эту систему линейных уравнений, получим что:

а1=221

а0=98

Получаем что уравнение зависимости значением отвода от порядкового номера года, начиная с 2006 имеет вид:

98+ 221t = у

С помощью него рассчитаем теоретическое значение сделок по 2006, 2007, 2008 годам и вычислим ошибку по формуле

 

m = ( y-y(t) )/t

 

Полученные данные запишем в таблицу 12 и рассчитаем итоговую ошибку прогноза как среднее из трех значений

 

mср = -27,5

 

Таблица 12Статистическая оценка уровня сделок купли-продажи объектов недвижимости

Наименование недвижимости	а0	а1	у0 2011	у0 2013	у0 2018
Земельные участки	98	221	1424	1866	2971

 

По итогам таблицы 12 построим график зависимости числа сделок от года (рис.2)

 

Рис

 

Анализируя данный график можно сказать, что в соответствии с прогнозом в дальнейшем число сделок будет увеличиваться. То есть следовательно будет развиваться рынок недвижимости.

 

 

 

4.Прогнозирование развития  промышленной и селитебной застройки  района

 

4.1 Прогнозирование отводов земель для промышленной застройки

 

Для прогнозирования отводов определим за счет каких земель возможно развитие промышленной и селитебной застройки. В качестве резервов можно использовать земли районной застройки, общего пользования, сельскохозяйственного назначения.

При выявлении земель за счет земель районной застройки рекомендуется определять здания и сооружения, находящиеся в аварийном и ветхом состоянии, то есть непригодных для реконструкции и капитального ремонта, но занимающие определенные территории.

При выявлении резервов земель за счет земель общего пользования рекомендуется выявлять неэффективно используемые участки общего пользования.

При выявлении резервов для увеличения селитебно-промышленного района за счет сельскохозяйственных земель рекомендуется использовать малопродуктивные сельскохозяйственные земли.

Для прогнозирования отводов под промышленную застройку применяется метод экстаполяции, в основе которого лежит метод выравнивая динамического ряда способом наименьших квадратов.

 

а0 + а1 ∑t = у

а0 + а1 ∑t2 = уt

 

где уt – теоретическое значение отводов по годам, га

а0 – базисное значение отводов, га

а1 – величина изменения значения отводов относительно базисного периода

t – порядковый номер года

В таблице приведены расчеты фактических значений отводов

 

Таблица 13 Фактическое значение отводов

Год	Номер t	Фактическое значение отводов, га			Теоретическое значение отводов уt	Относительная ошибка ±m
		у	t2	уt
2006	1	98	1	98	106,5	±8,5
2007	2	154	4	308	175	±10,5
2008	3	197	9	591	243,5	±15,5
Всего		449	14	997	525

 

Составляем систему из полученных данных:

а0 + а1 6 =449

а0 + а1 14 =997

Решая эту систему линейных уравнений, получим что:

а1=68,5

а0=38

Получаем что уравнение зависимости значением отвода от порядкового номера года, начиная с 2006 имеет вид:

38+68,5t = у

С помощью него рассчитаем теоретическое значение сделок по 2006, 2007, 2008 годам и вычислим ошибку по формуле

 

m = ( y-y(t) )/t

 

Полученные данные запишем в таблицу 12 и рассчитаем итоговую ошибку прогноза как среднее из трех значений

 

mср = ±11,5

 

 

4.2 Прогнозирование отводов  для селитебной застройки в  районе

 

Современно развитие поселения требует комплексного развития селитебной зоны, которая будет заключаться в комбинированной застройке малоэтажными или многоэтажными объектами за счет земель районной застройки и земель сельскохозяйственного назначения.